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卷积神经网络算法在工件抓取中的应用
被引量：
3
1
作者
田跃欣
吴芬芬
《机床与液压》
北大核心
2020年第15期76-80,共5页
为提高机械手臂夹取物件的准确率,提出基于深度学习法的3D视觉辨识与抓取系统。该视觉系统结合GPU和深度影像Open CV等函数库,分别进行影像拾取、深度数据运算、坐标转换、影像轮廓搜寻和卷积类神经网络模型训练等。采用YOLOv2算法判别...
为提高机械手臂夹取物件的准确率,提出基于深度学习法的3D视觉辨识与抓取系统。该视觉系统结合GPU和深度影像Open CV等函数库,分别进行影像拾取、深度数据运算、坐标转换、影像轮廓搜寻和卷积类神经网络模型训练等。采用YOLOv2算法判别目标物体的种类和中心点,并利用轮廓搜寻方法找出物体的角度信息,作为机械手臂操作目标点;通过坐标转换将相机坐标转为机械手臂坐标,由TCP/IP通信传至运动控制系统进行物件夹取。实验结果表明:不同位置的所有零件辨识准确率均在82%以上,抓取误差在1~4 mm内,符合工业生产的要求。
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关键词
深度学习
卷积神经网络算法
目标检测
YOLOv2算法
工件抓取
机器视觉
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职称材料
题名
卷积神经网络算法在工件抓取中的应用
被引量：
3
1
作者
田跃欣
吴芬芬
机构
河南交通职业技术学院交通信息工程系
出处
《机床与液压》
北大核心
2020年第15期76-80,共5页
文摘
为提高机械手臂夹取物件的准确率,提出基于深度学习法的3D视觉辨识与抓取系统。该视觉系统结合GPU和深度影像Open CV等函数库,分别进行影像拾取、深度数据运算、坐标转换、影像轮廓搜寻和卷积类神经网络模型训练等。采用YOLOv2算法判别目标物体的种类和中心点,并利用轮廓搜寻方法找出物体的角度信息,作为机械手臂操作目标点;通过坐标转换将相机坐标转为机械手臂坐标,由TCP/IP通信传至运动控制系统进行物件夹取。实验结果表明:不同位置的所有零件辨识准确率均在82%以上,抓取误差在1~4 mm内,符合工业生产的要求。
关键词
深度学习
卷积神经网络算法
目标检测
YOLOv2算法
工件抓取
机器视觉
Keywords
Deep
learning
Convolutional
neural
network
algorithm
Target
detection
YOLOv2
algorithm
artifact
grabbing
Machine
vision
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
卷积神经网络算法在工件抓取中的应用
田跃欣
吴芬芬
《机床与液压》
北大核心
2020
3
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